अपनी पहली डेटा साइंस इंटर्नशिप कैसे सुरक्षित करें

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डेटा विज्ञान में विस्फोटक वृद्धि जारी है क्योंकि संगठन उन्नत विश्लेषण से प्राप्त मूल्य को पहचानते हैं। यह प्रशिक्षु स्तर पर भी तकनीकी प्रतिभा की मांग को बढ़ाता है जिससे छात्रों को महत्वपूर्ण अनुभव प्राप्त करने के अवसर मिलते हैं। लक्षित स्थिति के साथ इंटर्न को प्रायोजित करने के लिए डेटा विज्ञान टीमों को क्या प्रेरित करता है, इसे समझने से, एक पुरस्कृत करियर की दिशा में एक अद्भुत पहला कदम हासिल करने की उच्च संभावना मौजूद है।

कंपनियां डेटा साइंस इंटर्न क्यों चाहती हैं?

डेटा विज्ञान इंटर्नशिप की पेशकश करने वाले संगठनों के लिए प्रेरणाओं में शामिल हैं:

  • प्रारंभिक प्रतिभा का मूल्यांकन - पूर्णकालिक ऑफर बढ़ाने के कौशल का आकलन करें
  • नई सोच का इंजेक्शन - शिक्षा जगत से ताजा दृष्टिकोण
  • लागत प्रभावी श्रम - छोटी लेकिन मूल्यवान परियोजनाओं को पूरा करें
  • समुदाय को वापस दें - छात्र विकास को सक्षम करें

इन चालकों को समझने से नियोक्ता की आवश्यकताओं के लिए अधिकतम अपील के लिए अनुप्रयोगों को तैयार करने से भूमिकाएं सुरक्षित करने की संभावना बढ़ जाती है।

डेटा साइंस इंटर्न जिम्मेदारियाँ

डेटा विज्ञान प्रशिक्षुओं को सौंपी गई विशिष्ट गतिविधियों में शामिल हैं:

  • डेटा अन्वेषण - विश्लेषण के लिए रुझान और पैटर्न खोजें
  • मॉडल विकास - प्रोटोटाइप पूर्वानुमानित या वर्णनात्मक मॉडल
  • व्यवसाय विश्लेषण - डेटा विज्ञान के साथ समाधान के लिए अनुसंधान उपयोग के मामले
  • बुनियादी ढाँचा - डेटा पाइपलाइन, स्वचालन आदि को बेहतर बनाने में सहायता करना

बड़ी टीमें पूरक बैंडविड्थ के रूप में प्रशिक्षुओं का उपयोग करती हैं जबकि छोटे समूह न्यूनतम पर्यवेक्षण के तहत स्व-निर्देशित परियोजनाओं से निपटने के लिए उन पर भरोसा करते हैं। प्रत्येक स्थिति के लिए अपेक्षाओं और स्थिति को उचित रूप से समायोजित करें।

आवश्यक डेटा साइंस इंटर्न कौशल

डेटा विज्ञान इंटर्नशिप कार्यों में महत्वपूर्ण क्षमताओं में शामिल हैं:

  • पायथन और आर फ्लुएंसी - डेटा कार्यों के लिए प्रोग्रामिंग
  • एसक्यूएल प्रवीणता - एनालिटिक्स के लिए डेटाबेस को क्वेरी करना
  • डेटा विज़ुअलाइज़ेशन - अंतर्दृष्टि शीघ्रता से संप्रेषित करना
  • प्रयोग - ए/बी परीक्षण और सांख्यिकीय अवधारणाएँ
  • संचार - जटिल विषयों को सरलता से समझाना

इन मूलभूत उपकरणों को मजबूत करने से उम्मीदवारी काफी हद तक मजबूत हो जाती है, हालांकि अतिरिक्त विशेषज्ञता आगे चर्चा की गई व्यापक क्षमताओं को प्रदर्शित करती है।

विशेषज्ञता

बढ़ती मांग को आकर्षित करने वाले डेटा विज्ञान के भीतर कुछ विशेष उपक्षेत्रों में शामिल हैं:

  • मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग - बड़े पैमाने पर मॉडलों का अनुकूलन और तैनाती
  • कारण अनुमान - केवल पूर्वानुमानों से परे वास्तविक प्रभाव की मात्रा निर्धारित करना
  • पूर्वानुमान - रुझानों को संभाव्य रूप से प्रस्तुत करना
  • असंगति का पता लगाये - स्वचालित रूप से सांख्यिकीय आउटलेर्स की पहचान करना
  • वितरित अभिकलन - स्पार्क जैसे बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म का लाभ उठाना

शोध करें कि क्या कुछ उच्च मूल्य वाले कौशल लक्ष्य कंपनी के रोडमैप से मेल खाते हैं, तो प्रासंगिकता में सुधार के लिए विशेष रूप से बायोडाटा और साक्षात्कार में उन क्षेत्रों पर जोर दें।

एक प्रभावी डेटा साइंस बायोडाटा बनाना

शीर्ष डेटा विज्ञान इंटर्नशिप के लिए भी तीव्र प्रतिस्पर्धा को देखते हुए, साक्षात्कार हासिल करने के लिए एक आकर्षक बायोडाटा तैयार करना आवश्यक साबित होता है। क्षमताओं को प्रदर्शित करने वाली सामरिक सामग्री के साथ उच्च स्तरीय संदेश को संतुलित करते हुए प्रत्येक सबमिशन को तैयार करें।

हेडर और प्रोफ़ाइल

डेटा टीमों के लिए प्रासंगिक आवश्यक पहचानकर्ताओं के साथ लीड बायोडाटा:

  • नाम और संपर्क विवरण
  • विश्वविद्यालय का नाम, जीपीए, स्नातक तिथि/संभावित
  • पायथन जैसे तकनीकी कौशल स्तर (विशेषज्ञ)
  • यदि आयोजित किया जाता है तो टॉप सीक्रेट जैसी सुरक्षा मंजूरी

यह हेडर जानकारी अक्सर प्रारंभिक स्क्रीनिंग प्रक्रियाओं पर भारी पड़ती है, इसलिए तदनुसार अनुकूलित करें।

तकनीकी परियोजनाएँ

जटिल विश्लेषण या मॉडलिंग परियोजनाओं के अवलोकन प्रदर्शित करें जिनमें शामिल हैं:

  • व्यवसाय चुनौती सारांश
  • Sklearn, PyTorch जैसे टूलबॉक्स का उपयोग किया जाता है
  • विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण जैसे वर्गीकरण, प्रतिगमन आदि
  • परिणाम और सिफ़ारिशें

परियोजना विवरण वास्तविक दुनिया की तकनीकों के आसपास तकनीकी और संचार दोनों क्षमताओं को साबित करते हैं।

कार्य एवं नेतृत्व अनुभव

अच्छी तरह गोलाई प्रदर्शित करते हुए अतिरिक्त उपलब्धियाँ प्रदर्शित करें:

  • डेटा विज्ञान संबंधी भूमिकाएँ
  • टीमों को तकनीकी योगदान
  • कैम्पस नेतृत्व पदों पर आसीन

यह संभावनाओं के विशाल क्षेत्र को और अलग करता है।

विशिष्ट कौशल

वैकल्पिक रूप से विशिष्ट उपकरण और क्षमताओं का प्रदर्शन करें जैसे:

  • भाषाएँ: SQL, R, स्काला, जावा आदि
  • बुनियादी ढांचा: हडूप, स्पार्क, काफ्का आदि
  • पद्धतियाँ: प्रयोग, अनुकरण, अनुकूलन

कंपनी प्रौद्योगिकी स्टैक के साथ बायोडाटा कौशल का मिलान करने से कथित योग्यता में काफी सुधार होता है।

डेटा विज्ञान साक्षात्कार में सफलता प्राप्त करना

रिज्यूमे स्क्रीन के बाद, कठिन तकनीकी क्षमताओं, संचार कौशल और संस्कृति फिट का आकलन करने वाले साक्षात्कार के कई दौर की अपेक्षा करें।

तकनीकी प्रश्न

चुनौतीपूर्ण प्रोग्रामिंग, सांख्यिकीय और डिज़ाइन अवधारणाओं को संबोधित करने के लिए तैयार रहें:

  • सांख्यिकी अवधारणाएँ - आत्मविश्वास अंतराल, परिकल्पना परीक्षण, प्रतिगमन आउटपुट
  • कोडिंग एल्गोरिदम - सॉर्टिंग, डायनेमिक प्रोग्रामिंग, बैकट्रैकिंग आदि
  • प्रणाली की रूपरेखा - डायमेंशनल मॉडलिंग, माइक्रोसर्विस आर्किटेक्चर, स्केलिंग प्लान

अपेक्षित स्नातक स्तर के प्रदर्शन को कवर करने वाली संभाव्यता, रैखिक बीजगणित, कैलकुलस और एल्गोरिदम नींव को ताज़ा करें।

व्यवहार शैलियाँ

नरम चर्चाएँ संचार क्षमताओं और टीम वर्क अनुकूलता का मूल्यांकन करती हैं:

  • केस साक्षात्कार - समस्या समाधान पर चर्चा
  • प्रस्तुतियों - जटिल परियोजना पूर्वाभ्यास संप्रेषित करना
  • टीम इंटरैक्शन - सहयोग का उपयुक्त आकलन करना

दबाव में भी धैर्य, सहानुभूति और स्पष्टता का प्रदर्शन करते हुए प्रतिक्रियाओं को संरेखित करें।

डोमेन की जानकारी

कुछ प्रश्न निम्नलिखित के माध्यम से कंपनी संचालन से परिचित होने का आकलन करते हैं:

  • उद्योग शब्दावली - उत्पादों और सेवाओं के पीछे की अवधारणाओं में महारत हासिल करना
  • व्यवसाय चालक चर्चाएँ - राजस्व फोकस, जोखिम मूल्यांकन आदि
  • संगठनात्मक जागरूकता - दृष्टि, नेतृत्व परिप्रेक्ष्य

कंपनी की वित्तीय स्थिति, संस्कृति और वास्तविक हितों को प्रतिबिंबित करने वाली जानकारियों के संदर्भ में अनुसंधान लक्ष्य।

डेटा विज्ञान इंटर्नशिप प्रस्ताव वार्ता

प्रस्ताव प्राप्त होने पर, विशेष रूप से स्वीकार करने से पहले यह निर्धारित करें कि क्या प्रस्ताव अपेक्षाओं से पर्याप्त रूप से मेल खाते हैं:

  • मुआवज़ा - वेतन, इक्विटी, बोनस को औसत के मुकाबले तौलें
  • सीखने की योजनाएँ - परियोजनाओं, सलाह और विकास के अवसरों का आकलन करें
  • भविष्य की संभावनाओं - रिटर्न पूर्णकालिक प्रस्ताव प्राप्त करने का मौका गेज

यदि पहलू निराशाजनक लगते हैं, तो विनम्रतापूर्वक ईमेल के माध्यम से पुनर्मूल्यांकन का अनुरोध करें, जिससे तुरंत गिरावट के बजाय संवर्द्धन को अनलॉक किया जा सके।

समय सीमा बढ़ाना

यदि अन्य कंपनियों के साथ साक्षात्कार प्रक्रियाओं को पूरा करने के लिए अधिक समय की आवश्यकता होती है, तो ईमेल भर्तीकर्ताओं को एक बार समय सीमा विस्तार के लिए प्रस्ताव प्राप्त होते हैं जैसे:

इंटर्नशिप प्रस्ताव के लिए धन्यवाद और संभवतः टीम में शामिल होने के लिए मेरे उत्साह को साझा करें। विकल्पों के बीच सबसे सोच-समझकर निर्णय लेने के लिए, मैं परिवार के साथ उचित समय पर चर्चा सुनिश्चित करना चाहता हूँ। क्या मेरे अंतिम निर्णय की अपेक्षा से पहले अगले शुक्रवार से 2 सप्ताह का विस्तार संभव होगा?

अक्सर कंपनियां सभी विकल्पों पर पूरी तरह विचार करने के लिए ऐसे प्रश्नों को समायोजित करती हैं।

वैकल्पिक डेटा विज्ञान प्रशिक्षु संसाधन

मानक कॉर्पोरेट इंटर्नशिप के साथ-साथ अतिरिक्त विकास के अवसरों के लिए, खोजें:

  • अनुसंधान प्रयोगशालाएँ - विश्वविद्यालयों में अत्याधुनिक कार्य
  • स्टार्टअप त्वरक - श्रम मॉडल के लिए इक्विटी
  • मुक्त स्रोत योगदान - जीथब ने परियोजनाओं की मेजबानी की
  • प्रतियोगिताएं - तीव्र पुनरावृत्ति और नेटवर्किंग

ये चैनल पेशेवर नेटवर्क का विस्तार करते हुए व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करने के वैकल्पिक रास्ते प्रदान करते हैं।

डेटा साइंस करियर में सफलता के लिए तैयारी

डेटा साइंस इंटर्नशिप के दौरान जमा हुए कनेक्शन, कौशल और अनुभव दीर्घकालिक कैरियर की संभावनाओं को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं। के लिए सुनिश्चित हो:

  • साथ काम करने वालों से सुलभ संपर्क डेटाबेस रखें
  • उपयोग किए गए उपकरणों में दक्षता बनाए रखें
  • भविष्य के पोर्टफोलियो के लिए पुरालेख कोड उत्पाद
  • कार्रवाई योग्य अनुशंसा पत्रों का अनुरोध करें

यह स्नातक स्तर की पढ़ाई के बाद शीर्ष प्रौद्योगिकी टीमों में भविष्य की आकांक्षाओं को पूरा करने के लिए लाभ उठाने योग्य संपत्ति तैयार करता है, जो कि प्राप्त शुरुआत को प्रदर्शित करता है - केवल अकादमिक रिकॉर्ड के खिलाफ प्रतिस्पर्धा करते समय एक अमूल्य संपत्ति। अच्छी बनाम महान नौकरियों के बीच का अंतर कागजी योग्यताओं से परे क्षमताओं का समर्थन करने वाले विश्वसनीय साक्ष्य पर निर्भर करता है - इसलिए इंटर्नशिप उत्कृष्टता के माध्यम से सचेत रूप से इस मान्यता का निर्माण करें!

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